The relationship between micronutrients and cognitive ability in an elderly population with mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD) are significant neurodegenerative disorders with increasing prevalence worldwide. Lifestyle and dietary factors, including micronutrients, have been suggested as modifiable risk factors for disease development. This study aims to investigate the association between micronutrients and cognitive ability in these diseases. METHODS: A cross-sectional study involving 105 participants with MCI and AD was conducted. Dietary assessments were performed using a validated food frequency questionnaire (FFQ), and micronutrient intake was calculated based on nutrient content. Disease severity was evaluated using the Functional Assessment Staging Tool (FAST). Statistical analyses, including correlation coefficients and multiple regression models, were employed to examine the association between micronutrients and disease progression. RESULTS: The results revealed significant correlations between disease severity and several micronutrients, including omega-3 fatty acids (B = -0.2, P = 0.01), carotenoids (B = -0.19, P = 0.02), dietary antioxidant compounds, including vitamins A, C, D, E (B = -0.19, P = 0.02), selenium (B = -0.17, P = 0.03), alpha-carotene (B = -0.16, P = 0.04), beta-carotene (B = -0.17, P = 0.03), and lycopene (B = -0.16, P = 0.04). Multivariate regression analysis showed that higher intake of omega-3 fatty acids was associated with slower disease progression. Furthermore, the levels of these micronutrients declined in advanced stages of the disease. CONCLUSION: Omega-3 fatty acids and carotenoids may affect the cognitive ability and disease progression. Further longitudinal studies are warranted to establish causality and explore the therapeutic implications of these findings for the prevention and management of MCI and AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».